86 Predictors of early-onset sepsis and risk stratification decision making for preterm infants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Early-onset sepsis (EOS) is a rare (<1%) but potentially catastrophic event if not treated early in infants born between 300/7 -346/7 weeks gestational age (GA). The standard of care includes initiation of antibiotics pending culture results leading to over-exposure to antibiotics with long-term adverse outcomes and antimicrobial resistance. A risk-stratification-based algorithm could help guide antibiotic use and improve antimicrobial stewardship. Objectives To identify risk factors for EOS preterm neonates born 300/7-346/7 weeks GA and compare different risk stratification approaches in this population. Design/Methods Retrospective observational study of infants born between 300/7-346/7 weeks’ GA admitted to the Canadian Neonatal Network Neonatal Intensive Care Units from January 1, 2018, to December 31, 2023. EOS was defined as having a positive blood and/or cerebrospinal fluid culture within 3 days of birth. A stepwise logistic regression analysis was used to identify significant risk factors and calculate adjusted odds ratios (AOR) and 95% confidence intervals (CI). Different risk groups were compared using the identified risk factors. Results The incidence of EOS was 0.6% (119/18,756) among eligible neonates and 42% (8060) were exposed to broad-spectrum empiric antibiotics for suspect EOS. E. Coli was the most common pathogen (57%, 68/119). Significant risk factors for EOS included GA (30 vs 31-33 vs 34 weeks), duration of rupture of membranes (0 min vs 1min to 24h vs >24h), maternal fever, no labour initiation and respiratory support on admission (none vs non-invasive vs invasive). The risk-factor-based multivariate prediction model had high accuracy (AUC 0.85, 95% CI 0.82-0.89). Neonates were stratified into three risk groups for EOS: low risk (0.04%, 2/4775), moderate risk (0.42%, 35/8297) and high risk (3.21%, 67/2085). Conclusion The risk factor-based model approach for suspected EOS management could guide more precise and optimize antibiotic use in preterm infants born between 300/7 and 346/7 weeks GA. Predictors of neonatal early-onset sepsis and risk stratification decision-making for preterm infants Quintero Salazar J, Ting J, Abou Mehrem A, Khurshid F, Boucoiran I, Shah PS, Beltempo M, on behalf of the Canadian Neonatal Network Investigators
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».